Reservoir Computing et optoélectronique : vers une nouvelle approche du calcul optique

Le Reservoir Computing (RC) est une nouvelle approche calculatoire inspirée du calcul à réseaux de neurones, et de principes issus des sciences cognitives du cerveau. Proposée dès le début des années 2000, elle s'appuie sur la complexité des réponses transitoires non linéaires de systèmes dynamiques, lorsque ceux-ci sont excités par des signaux représentant le problème à calculer. Alors que le RC a été exploré jusqu'à présent essentiellement aux niveaux théoriques et numériques à partir d'architectures de type de réseau spatial de nœuds dynamiques, un consortium Européen (projet FP7 PHOCUS, dont FEMTO-ST / dépt. d'Optique P.M. Duffieux de Besançon est partenaire) a proposé une topologie originale s'appuyant sur la complexité des dynamiques non linéaires à retard (L. Appeltant et al., Nature Communications Vol. 468, pp. 1-6, Sept. 2011). L'institut FEMTO-ST, en collaboration avec l'université de Palma, la VUB de Bruxelles et l'université de Santander, vient de démontrer pour la première fois le potentiel de cette approche en photonique, en traitant des tests standards de reconnaissance vocale et de prédiction de séries temporelles : un travail publié dans la revue Optics Express en janvier 2012 (L. Larger et al., Optics Express Vol. 20, pp. 3241-3249). Des performances de l'ordre de l'état de l'art numérique ont été obtenues avec ce système physique (taux d'erreur <0,1%), qui pourrait aussi potentiellement offrir une grande rapidité de traitement grâce à l'utilisation de composants des télécommunications optiques (plus d'un million de mots par seconde en reconnaissance vocale). Une équipe concurrente (Univ. de Ghent et ULB) a confirmé récemment ces résultats (Y. Paquot et al., Scientific Reports, Vol. 2, p. 287, Feb. 2012), sur la base d'une implémentation photonique similaire, inspirée de l'approche bisontine.

Cette approche fondamentalement différente du calcul optique pourrait à terme constituer une solution élégante et performante à de nombreux problèmes difficiles ou même insolubles avec les approches classiques de type « machine de Turing » (processeurs numériques).